「式は型が正しい限り自由に組み合わせることができる」 という原則を最大限に活かすためには，組み合わせを実現する関数は，種々の型 に対応している必要があります． 前節のリストを構成する関数（演算子）::の型は以下の通りです．

# op ::;
val it = fn : [’a. ’a * ’a list -> ’a list]

opは，中置演算子を関数適用の構文で使うための接頭語です． この式は，::が，任意の型’aと それと同じ型’aの要素とするリスト’a listを受け取って， ’aの要素とするリスト’a listを返す関数を表しています． ここで使われる’aは任意の型を表す型変数です． また[’a.$\mathrm{\cdots }$]は「すべての型 ’aについて，$\mathrm{\cdots }$」である，との表明を表します． このように型変数を含み，種々の型のデータに利用できる関数を 多相関数と呼びます． さらに，これら多相関数を組み合わせて定義された関数も以下のように 多相型を持ちます．

# fun cons e L = e :: L;
val cons = fn : [’a. ’a -> ’a list -> ’a list]

MLは，式の組み合わせによるプログラミングを最大限にサポー トするために，関数定義に対して，その関数のもっとも一般的な使い方 を許すような，最も一般的な多相型を推論します． 以下の関数定義を考えてみましょう．

fun twice f x = f (f x);

この関数は，関数と引数を受け取り，関数を引数に２回適用します． このふるまいを考えると，以下の型が最も一般的な利用を許す型である とが理解できるでしょう．

[’a. (’a -> ’a) -> ’a -> ’a]

実際MLでは以下のように推論されます．

# fun twice f x = f (f x);
val twice = fn : [’a. (’a -> ’a) -> ’a -> ’a]